# AWS Bedrock AWS Bedrock 노드는 Amazon Bedrock 플랫폼에서 제공하는 다양한 LLM 모델을 호출할 수 있는 범용 LLM 노드입니다. Anthropic Claude, AI21, Amazon Titan, Meta Llama 등 여러 벤더의 모델을 단일 인터페이스로 통합하여 사용할 수 있습니다. *** ### 주요 기능 * AWS Bedrock에 배포된 다양한 LLM 모델 호출 가능 * `Region`, `Model Name`, `Temperature` 등 주요 파라미터 설정 지원 * 캐시 기능을 통해 동일 요청 반복 시 성능 최적화 * Amazon 관리형 인프라 기반으로 신뢰성 높은 API 호출 가능

### 입력값 (Inputs) | 항목 | 설명 | 필수 여부 | | ----------------- | ---------------------------------------- | ----- | | Cache | 동일 요청에 대해 응답 캐시 사용 여부 (ON/OFF) | 선택 | | AWS Credential | AWS Bedrock 호출용 인증 정보 (Credential에 등록) | 필수 | | Region | 사용 중인 AWS Bedrock 리전 (예: `us-east-1`) | 필수 | | Model Name | 사용할 LLM 모델 이름 (예: `anthropic.claude-v2`) | 필수 | | Custom Model Name | 별도로 정의한 사용자 모델명 (선택) | 선택 | *** ### 파라미터 (Parameters) | 항목 | 설명 | | -------------------- | ------------------------------------- | | Temperature | 출력 텍스트의 창의성 정도 (0.0 \~ 1.0, 기본값: 0.7) | | Max Tokens to Sample | 생성할 최대 토큰 수 (예: 200) | *** ### 출력값 (Outputs) | 출력 항목 | 설명 | | ---------- | ---------------------------------------- | | AWSBedrock | Bedrock LLM 응답 결과 (텍스트 또는 JSON 형식 포함 가능) | *** ### 활용 예시 * Claude 기반 대화형 QA 시스템 구성 (예: `anthropic.claude-v2`) * Amazon Titan 모델을 활용한 텍스트 생성 및 자동화 응답 처리 * 동일 워크플로우 내에서 다양한 모델을 비교 테스트하는 멀티 LLM 설정 * 사내 시스템과 AWS 기반 API 연동하여 LLM 응답 처리 자동화 구축 *** ### 사용 팁 * `Model Name`에는 Bedrock에서 지원하는 정확한 모델명(벤더.모델명)을 입력해야 합니다. * 예: `anthropic.claude-v2`, `amazon.titan-text-express-v1`, `meta.llama2-13b-chat-v1` * `Temperature`는 높을수록 창의적인 응답이 나오며, 낮을수록 일관된 응답이 생성됩니다. * 응답이 너무 짧을 경우 `Max Tokens to Sample` 값을 늘려서 출력 범위를 확장하세요. * 다양한 모델을 실험해보기 위해 `Custom Model Name`을 사용하면 워크플로우 관리가 쉬워집니다. *** ### 주의사항 * AWS Bedrock은 기본적으로 유료 API이며, 모델별 요금 단가가 상이하므로 사전 확인이 필요합니다. * `Model Name`을 잘못 입력하면 "Model not found" 오류가 발생합니다. 공식 문서에서 정확한 명칭을 확인하세요. * 일부 모델은 특정 리전에서만 사용 가능하므로 `Region` 선택 시 제약사항을 고려해야 합니다. * `Max Tokens to Sample` 값이 너무 크면 요금이 과다 발생하거나 응답이 지연될 수 있으니 적절히 설정해야 합니다.